插件

面向 DSH 的深度协作写作 Agent：从用户的编辑对学习个人写作风格，完整 澄清→大纲→逐节写作→红队审计→读者群像 流程，项目自动提炼成实验报告/产品介绍/综述/README，41 个 MCP 工具，Web 端选中改进与文件内嵌预览。

遥测后端：把 turns、model steps、tool calls 导出到 yiTrace。

Cross-session memory for your dsh agent: remembered, recalled, and re-verified instead of assumed.

周期性 Excel 模板填充与对账复核：一次声明文件、工作表、表头行、匹配键与金额列，写入前逐格预览，按精确两位小数比较金额，把未匹配行列为异常项，最后导出填好的模板副本并附 HTML 报告与可回溯到源行的 JSON 轨迹。

Model-facing codebase-memory CLI tools (codebase_list_projects/index_repository/index_status/search_graph/query_graph/trace_path/get_code_snippet/get_graph_schema/get_architecture/search_code/detect_changes/manage_adr/ingest_traces/delete_project) that ru

OpenTelemetry (OTLP/HTTP) + Langfuse trace exporter for DeepSeek Harness — GenAI semconv, sanitized before send, batched with retry, off by default.

Record every step the agent took, and walk through it forwards and backwards to find where it went wrong.

线路层 LLM 检查器：抓取模型调用的原始 HTTP 请求与响应报文，经 llm/stream 瀑布把每次抓取归属到发起它的会话。请求面板把报文渲染成带每节点大小的可折叠树——实测一次请求有 98.6% 是单个 973 项的数组——响应面板则把 OpenAI 风格的 SSE chunk 流重新组装成推理、正文、工具调用与用量。在对话栏标签页与本地查看页展示。

Code graph and knowledge base over an embedded FalkorDB: AST symbols, caller/callee tracing, refactor blast radius, affected-test discovery, clone detection, cross-language porting contracts and spec-to-code traceability.

为 dsh 提供主题记忆：保留起始问题、结论、影响与依赖；以本地 Git 追踪 OKF 包，并按预算注入而无需 LLM。

面向 DSH 的来源可追溯 Brave + Tavily 实时网页搜索与 URL 正文提取，原生插件，TaroCub 可选。

为 dsh 提供面向模型的调试工具：通过 Debug Adapter Protocol 支持断点、单步、调用栈、变量求值等 28 项操作

把同一条编码提示词在隔离的 Git worktree 中并行交给多个配置好的模型执行，并排展示工具轨迹与结果，并提交用户采纳候选。

DeepSeek Harness (dsh) Web 的旁路问答（/btw）与临时聊天：不打断主 agent 即可提问，用完即弃不留痕迹。

为会话写入本地 JSONL 运行轨迹，并提供实时只读查看器（运行/步骤/模型/工具时序）

持久化模型工具调用轨迹记录器：每次工具调用落盘为 JSONL（重启不丢），提供结构化 call_trace 查询工具与 callTraceHistory 服务，支持文件大小轮转，附可选浮层画布 UI。

Agent 评测平台：benchmark YAML、无头运行编排、基于轨迹的指标与运行报告。

codebase-memory-mcp 的代码知识图谱桥：语义符号搜索（BM25）、源码片段、Leiden 社区架构总览、调用/数据流/跨服务追踪、图增强 grep。